AI 시대, 데이터 연결과 통제가 기업 경쟁력 좌우한다
오픈AI 제품 리드 마이크다드 재퍼는 AI 과잉 기대감을 경계하며, 지속 가능한 경쟁력 확보의 중요성을 강조했습니다. 그는 독점 데이터의 중요성을 언급하며, AI 시대 기업이 데이터 연결과 통제에 집중해야 함을 시사했습니다. 이 글에서는 AI 시대에 기업이 어떻게 데이터를 효과적으로 활용하고 경쟁력을 확보할 수 있을지 살펴봅니다.
데이터 연결: 사일로 해소와 의미 연결
대부분의 기업은 데이터 부족이 아닌 연결 부족에 직면해 있습니다. 오랜 기간 동안 시스템은 각기 다른 스키마, 로직, 이력을 가지며 통합 속도보다 빠르게 증가했습니다. 관계형 모델은 초기 설계 선택을 굳혀 새로운 애플리케이션 개발을 기존 모델 발전보다 쉽게 만들었습니다. 이러한 전통적 형식은 구조는 저장하지만 의미까지 담지는 못합니다. 네오4j CTO 필립 랫들은 기업들이 새로운 애플리케이션을 만들 때마다 고유한 데이터베이스를 구축해 확산이 심화된다고 지적합니다.
그래프 모델: 데이터 연결의 새로운 패러다임
기업이 그래프 모델로 전환하면 데이터는 세계가 실제로 작동하는 방식과 유사한 형태로 표현됩니다. 랫들은 기업이 그래프를 사용하기 시작하면 보유한 지식의 전체 세계를 그래프로 표현할 수 있다는 사실을 깨닫게 된다고 설명합니다. 세상은 네트워크, 계층, 여정으로 나타나는데, 왜 이를 테이블에 억지로 맞춰야 하느냐고 반문합니다. 그래프 기술은 추천 엔진이나 이상 징후 탐지를 넘어 지식 자체를 연결하는 데 더 큰 기회를 제공합니다.
지식 그래프: AI의 기반이자 추론의 핵심
AI 확산은 그래프가 AI의 기반이자 더 정확하고 투명한 추론을 가능하게 하는 핵심이라는 점을 널리 알리고 있습니다. 시맨틱 아트 CEO 데이브 맥콤은 온톨로지나 시맨틱 데이터베이스가 어떤 개념이 실제로 무엇을 의미하는지 명확히 규정하고 기계가 구분해 이해할 수 있도록 하는 기술이라고 설명합니다. 모호성은 생성형 AI의 치명적인 약점이며, 지식 그래프가 제공하는 명확성이 없다면 AI는 더 똑똑해지는 것이 아니라 단지 더 빠르게 잘못된 답을 만들어낼 뿐입니다.
데이터 통제: 독점 데이터 보호와 활용
더 나은 데이터 모델링을 갖췄다 해도 기업은 더 근본적인 데이터 소유권 문제와 마주합니다. 멀티테넌트 소프트웨어의 편의성은 데이터 통제 범위를 흐릿하게 만들어 왔습니다. 레플리케이티드 CEO 그랜트 밀러는 AI 이전에는 데이터가 공격자에게 좋은 먹잇감이 되는 수준이었지만, 이제는 데이터로부터 학습이 이루어진다고 말합니다. 독점 데이터가 외부 모델 학습에 사용되면 기업이 갖고 있던 경쟁적 우위를 되찾기 어렵습니다.
AI를 데이터가 있는 곳으로: 데이터 주권 확보
해법은 데이터를 외부로 보내는 방식이 아니라 AI를 데이터가 있는 곳으로 가져오는 접근에 있습니다. 밀러는 업체가 데이터에 접근하지 못하도록 하고, 애플리케이션을 데이터가 있는 위치로 가져오는 것이 기업에 훨씬 큰 이점을 제공한다고 설명합니다. 엔터프라이즈는 데이터 민감도에 따라 배포 방식을 구분하는 4단계 모델로 이동하고 있습니다. 데이터 민감도에 아키텍처를 맞추는 일이 중요합니다.
공통 운영 체계: 신뢰 구축과 협업 강화
데이터가 기업의 통제 아래에 있더라도 운영이 단절돼 있으면 신뢰는 쉽게 무너집니다. AI가 제대로 작동하려면 데이터를 관리하는 사람, 시스템을 운영하는 사람, 결과를 해석하는 사람이 동일한 관점을 공유해야 합니다. HPE 하이브리드 클라우드 CTO 브라이언 그루타다우리아는 데이터베이스 운영팀, 데이터 엔지니어, 도메인 전문가 사이에 반드시 연결이 필요하다고 강조합니다. 이 세 역할이 모두 협력해야 원하는 결과를 만들어낼 수 있습니다.
API 안정화와 스택 진화: 표준화와 개방형 연결
AI 생태계는 여전히 모델, 프레임워크, 프로토콜이 뒤섞인 조각난 상태입니다. IBM의 앤서니 안눈지아타는 목표가 단일 스택이 아니라 상호작용 지점의 안정성이라고 설명합니다. 애플리케이션을 구축할 때 사용하는 API와 서로 통신하게 만드는 프로토콜은 표준화할 수 있습니다. 네오4j가 주도해 온 그래프 질의 언어 사이퍼는 최근 ISO의 신규 표준인 GQL로 공식화되었습니다. 목표는 하나의 시스템으로 통합하는 것이 아니라 믿을 수 있는 개방형 연결을 만드는 데 있습니다.
맺음말
AI 시대, 데이터는 단순한 정보가 아닌 기업의 핵심 자산입니다. 데이터를 효과적으로 연결하고 통제하며, AI 시스템이 의미 있는 지식을 창출하도록 지원하는 기업만이 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것입니다. 데이터 연결, 통제, 신뢰, 표준화를 통해 AI 시대의 승자가 되십시오.
